基于視覺(jué)的實(shí)時(shí)手勢(shì)識(shí)別及應(yīng)用.pdf

1、近幾年，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)并融合多個(gè)學(xué)科理論的手勢(shì)識(shí)別，因其直觀、方便等特點(diǎn)，成為現(xiàn)今社會(huì)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文對(duì)手勢(shì)分割、特征提取、分類識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究，并將研究成果應(yīng)用于視頻播放器的人機(jī)交互控制中，實(shí)現(xiàn)了一種自然靈活的人機(jī)交互方式。
　　首先，為了適應(yīng)復(fù)雜多變的外界環(huán)境，采用膚色信息與運(yùn)動(dòng)信息融合的分割方法，準(zhǔn)確分割出理想的手勢(shì)圖像。利用YCbCr高斯膚色模型提取實(shí)時(shí)手勢(shì)視頻中的膚色區(qū)域，利用背景減除法提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域

2、；將膚色區(qū)域與運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行與操作，得到一個(gè)運(yùn)動(dòng)膚色區(qū)域；采用形態(tài)學(xué)方法對(duì)得到的運(yùn)動(dòng)膚色區(qū)域去噪，獲得準(zhǔn)確手勢(shì)區(qū)域圖像。
　　接著，本文采用基于HOG和SVM的方法對(duì)靜態(tài)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了HOG特征的旋轉(zhuǎn)可變性，建立了包含5種手勢(shì)的手勢(shì)樣本庫(kù)；提取測(cè)試樣本的HOG特征，依據(jù)訓(xùn)練模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以對(duì)同一手勢(shì)的不同方向進(jìn)行識(shí)別，平均識(shí)別準(zhǔn)確率為93.08％。
　　手勢(shì)HOG特征具有尺度可變

3、性，針對(duì)這一不足，本文采用對(duì)尺度不敏感的7Hu矩特征，結(jié)合圓形度作為最終的手勢(shì)特征；利用SVM設(shè)計(jì)分類器，得到訓(xùn)練模型；對(duì)實(shí)時(shí)視頻圖像提取圓形度、7Hu矩特征之后，按照訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)識(shí)別，平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到94.66％。
　　最后，將基于圓形度、7Hu矩特征和SVM的實(shí)時(shí)手勢(shì)識(shí)別算法應(yīng)用在一個(gè)簡(jiǎn)單的視頻播放器中，實(shí)現(xiàn)了基于手勢(shì)控制的暫停、播放、快進(jìn)和快退功能。
　　本文貢獻(xiàn)：（1）根據(jù)手勢(shì)HOG特征的旋轉(zhuǎn)可變性，將基于